大規模データセットを用いたTFS/SVMによる薬物活性クラス分類の再検討
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概要
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著者らは先に、ドーパミンD1受容体アゴニスト活性およびアンタゴニスト活性を有する化合物群に対し,ノイズデータ存在下でのクラス識別問題におけるSVMの有用性を示した.本研究では,活性クラスを7クラス(ドーパミンD1,D2auto-receptorアゴニスト、D1〜D4アンタゴニスト)に拡大し,合わせて大量のノイズ化合物存在を含む新たなデータセットに対して同様な検討を行った.その結果,TFSを入力シグナルとしたSVMは10倍のノイズデータ存在下においても,依然として良好な識別結果を与えることが示された.全化合物の90%(16008イヒ合物)を訓練集合として学習を行った後,残り10%(1779イヒ合物)を予測集合として実験を行ったところその97.2%(1730/1779)について活性クラスを正しく予測することができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-11-29
著者
-
岡田 孝
関西学院大学情報メディア教育センター
-
藤島 悟志
豊橋技術科学大学 知識情報工学系
-
加藤 博明
豊橋技術科学大学 知識情報工学系
-
岡田 孝
関西学院大学大学院理工学研究科情報科学専攻
-
錦織 克美
Department of Knowledge-based Information Engineering, Toyohashi University of Technology
-
高橋 由雅
豊橋技術科学大学知識情報工学系
-
錦織 克美
豊橋技術科学大学知識情報工学系
-
高橋 由雅
豊橋技術科学大学
-
岡田 孝
関西学院大学理工学部情報科学科
-
高橋 由雅
豊橋技術科学大学工学部知識情報工学系
-
岡田 孝
関西学院大 理工
-
岡田 孝
日立アロカメディカル
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